CML: библиотека для непрерывной интеграции ML проектов

7 января 2021

CML: библиотека для непрерывной интеграции ML проектов

CML (Continuous Machine Learning) — это библиотека для непрерывной интеграции и доставки (CI/CD) проектов машинного обучения. Библиотеку разрабатывали создатели DVC, открытой библиотеки для версионирования ML моделей и экспериментов.  Совместно с DVC,…

MMTracking: опенсорсная библиотека для обработки видео на PyTorch

7 января 2021

MMTracking: опенсорсная библиотека для обработки видео на PyTorch

MMTracking — это опенсорсная библиотека для обработки видео на PyTorch. Библиотека является частью проекта OpenMMLab. Особенности библиотеки Среди ключевых преимуществ библиотеки разработчики отмечают: унифицированную платформу для обработки видео, модульный дизайн,…

FairScale: расширение для PyTorch для распараллеливания вычислений

19 декабря 2020

FairScale: расширение для PyTorch для распараллеливания вычислений

FairScale — это библиотека-расширение для PyTorch для высокопроизводительных вычислений и обучения на одной или нескольких машинах (нодах). Библиотека расширяет базовый функционал  PyTorch через добавление нового функционала для проведения экспериментов. Подробнее…

RLax: библиотека на JAX для имплементации RL-агентов

19 декабря 2020
deepmind maths challenge

RLax: библиотека на JAX для имплементации RL-агентов

RLax — это опенсорсная библиотека от DeepMind для имплементации RL-агентов. Библиотека базируется на JAX и содержит в себе блоки для разработки RL-агентов. Подробнее про функционал Операции и функции, которые предоставляет…

River: открытая Python библиотека для машинного обучения онлайн

15 декабря 2020

River: открытая Python библиотека для машинного обучения онлайн

River — это открытая Python библиотека для машинного обучения онлайн. Библиотека явялется результатом объединения двух библиотек: creme и scikit-multiflow. Задача River — обеспечить инфраструктуру для обучения моделей машинного обучения на потоковых…

CompressAI: библиотека для оценки моделей сжатия данных

13 ноября 2020

CompressAI: библиотека для оценки моделей сжатия данных

CompressAI — это опенсорсная библиотека и платформа для оценки моделей сжатия данных. Инструмент основан на фреймворке для глубокого обучения PyTorch. Задача сжатия данных состоит в том, что бы минимизировать размер…

EvoStrat: библиотека для обучения эволюционных алгоритмов

13 ноября 2020

EvoStrat: библиотека для обучения эволюционных алгоритмов

EvoStrat — это опенсорсная библиотека для обучения эволюционных алгоритмов. Библиотека предоставляет интерфейс для применения эволюционных стратегий в задачах обучения с подкреплением. Эволюционные алгоритмы Эволюционные стратегии являются подходом для решения задач…

Torch-Points3D: библиотека для глубокого обучения на 3D облаках точек

28 октября 2020

Torch-Points3D: библиотека для глубокого обучения на 3D облаках точек

Torch-Points3D — это опенсорсный модульный фреймворк для обучения нейросетевых моделей на 3D облаках точек. Библиотека призвана облегчить процесс обработки данных и построение пайплайнов для обучения моделей. Подробнее про библиотеку Фреймворк…

Fluence: библиотека для обучения NLP-моделей на Pytorch

26 октября 2020

Fluence: библиотека для обучения NLP-моделей на Pytorch

Fluence — это библиотека для обучения глубоких NLP-моделей, которая основана на Pytorch. Библиотека предоставляет вычислительно эффективные и низкоресурсные реализации методов и алгоритмов для NLP-задач. Основным фокусом библиотеки является предоставление поддержки…

Jiant: библиотека для моделей понимания естественного языка

16 октября 2020

Jiant: библиотека для моделей понимания естественного языка

Jiant — это библиотека для обучения моделей понимания естественного языка. Библиотека включает в себя функционал для мультизадачного обучения и transfer learning. Jiant поддерживает такие задачи обработки естественного языка, как GLUE,…

Imaginaire: библиотека на PyTorch с генеративными моделями

16 октября 2020

Imaginaire: библиотека на PyTorch с генеративными моделями

Imaginaire — это библиотека на PyTorch с генеративными моделями для задач генерации изображений и видеозаписей. Библиотеку разрабатывают исследователи из NVIDIA. Imaginaire содержит оптимизированные имплементации state-of-the-art моделей, основанных на GAN. Подробнее…

Torch-Points3D: фреймворк для глубокого обучения на 3D данных

16 октября 2020

Torch-Points3D: фреймворк для глубокого обучения на 3D данных

Torch-Points3D — это опенсорсный модульный фреймворк для глубокого обучения на данных облаков слов. Фреймворк упрощает процесс обучения моделей для 3D данных. Библиотека содержит оптимизированные по скорости реализации state-of-the-art архитектур и…

MushroomRL: библиотека для обучения RL-агентов

30 сентября 2020

MushroomRL: библиотека для обучения RL-агентов

MushroomRL — это опенсорсная библиотека на Python для имплементации и проведения RL-экспериментов. Библиотека сокращает время на разработку экспериментов. Она устроена так, что все компоненты RL-задачи готовы. Пользователи фокусируются на имплементации…

Opacus: библиотека для безопасного обучения PyTorch моделей

15 сентября 2020

Opacus: библиотека для безопасного обучения PyTorch моделей

Opacus — это библиотека для безопасного обучения PyTorch моделей от FAIR. Opacus позволяет использовать дифференциальную приватность при обучении моделей. Дифференциальная приватность масштабируется лучше альтернативных методов. Что такое дифференциальная приватность и…

TorchKGE: библиотека для эмбеддинга графа знаний на PyTorch

14 сентября 2020

TorchKGE: библиотека для эмбеддинга графа знаний на PyTorch

TorchKGE — это модуль на Python для эмбеддинга графа знаний. TorchKGE основан на Pytorch. Библиотека предоставляет исследователям и разработчикам API для разработки и тестирования новых моделей. TorchKGE содержит в себе…

Hivemind: библиотека для децентрализованного обучения нейросетей

1 сентября 2020

Hivemind: библиотека для децентрализованного обучения нейросетей

Hivemind — это библиотека для децентрализованного обучения крупных нейросетей. Функционал библиотеки обеспечивает распределённое обучение моделей на оборудовании пользователей. На данный момент библиотека на стадии пре-альфа. Описание проблемы Более крупные нейросети…

TF-Coder: инструмент для написания кода на TensorFlow

1 сентября 2020
Tensorflow tutorial

TF-Coder: инструмент для написания кода на TensorFlow

TF-Coder — это инструмент для ассистирования в написании кода на TensorFlow. TensorFlow Coder облегчает процесс вычислений над тензорами. Инструме по примеру входных и выходных данных от пользователя рекомендует подходящую TensorFlow…

Torchcsprng: библиотека для безопасной генерации случайных чисел

31 августа 2020

Torchcsprng: библиотека для безопасной генерации случайных чисел

Torchcsprng — расширение PyTorch для C++/CUDA для криптографически безопасной генерации случайных чисел. Одним из ключевых компонентов криптографии является генератор псевдослучайных чисел. Использование плохо спроектированного генератора рандомных чисел оставляет криптосистему уязвимой…

DoWhy: библиотека для причинного вывода от Microsoft

31 августа 2020

DoWhy: библиотека для причинного вывода от Microsoft

DoWhy — это библиотека для поиска причинно-следственных связей от Microsoft. Сложности поиска причинно-следственных связей Текущие методы поиска связей в данных представляют упрощенную версию каузального объяснения. Большинство моделей, которые пытаются искать…

LMM: нейросеть анимирует персонажей в видеоигре

16 августа 2020

LMM: нейросеть анимирует персонажей в видеоигре

Исследователи из Ubisoft предложили альтернативу Motion Matching алгоритму для автоматизированной анимации персонажей. Learned Motion Matching подход сочетает в себе преимущества классического Motion Learning алгоритма и нейросетей. Итоговая модель не хранит…

PyGAD: библиотека для имплементации генетического алгоритма

15 августа 2020

PyGAD: библиотека для имплементации генетического алгоритма

PyGAD — это библиотека для имплементации генетического алгоритма. Кроме того, библиотека предоставляет доступ к оптимизированным реализациям алгоритмов машинного обучения. PyGAD разрабатывали на Python 3. Подробнее про фреймворк Библиотека PyGAD поддерживает…